• Journal of the Korean Society for information Management
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• 제5권1호
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• pp.131-152
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• 1988

It is purposed in this paper to improve the retrieval cffect~venebs through the use of the seman-- t r knowledge of search terms in a computerbased search system. This study is developed it1 three stages include the experimentation of index terms or1 the probab~listir model, indexing with relational operators, and knowledgebase design. The sl~bject experimerltrd is the specific fklds of Chemical Engineering, ' Fluid Flow' and 'Combustion: As for the system ~rnplementatlon. two kinds of search method a r e done. Orie is to search terms related to one specialty word, the other is to retriele the articles based or1 the gueries.

• Journal of Information Technology Application
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• 제1권3_4호
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• pp.25-45
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• 1999

과거 재료가공 위주의 산업시대에는 에너지가 산업의 가장 중요한 열쇠였으나 현대 산업사회에서는 부가가치를 지식과 정보로부터 창출해낸다. 그러므로 21세기에는 지식정보와 커뮤니케이션이 산업의 가장 중요한 열쇠가 될 것이다. 현대 기업환경의 변화는 과거와 다른 양상으로 나타나고 있고 한편 경영자들에게는 기업경영과 기업의 의미에 대해 새로운 패러다임을 요구하는 상황에 이르렀다. 이러한 변화 추세로 21세기를 예측해 본 학자들은 대표적인 조직모델로 소위 '가상기업을 내세우고 있다. 가상기업이란 특정 프로젝트가 끝나면 해체할 수 있는 전략적 제휴에 의해 임시로 형성되는 조직체이다. 이 논고에서는 현대 기업환경과 기업조직의 변화로 인한 가상기업 개념의 출현배경을 알아보고, 아직까지 애매 모호한 이 개념을 정의하고 그 모델을 제시한다. 그리고 정보기술의 응용과 공용 인터페이스의 활용으로 어떻게 이러한 형태의 가상공동체를 형성하고 관리할 수 있는지 고찰해보고, 21세기 지식경영시대에 가상기업형 조직의 경영을 위한 지식정보시스템 구축의 예로서 재단법인 충청지역정보원의 통합정보시스템을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.273-283
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• 2002

2000년 7월 인간게놈프로젝트 (Human Genome Project)가 완성되면서 Biotechnology(BT)산업에 대하여 많은 관심이 집중되고 있다. BT산업은 기술집약적·지식집약적인 산업 특성을 가지고 있고 R&D 활동의 중요성이 두드러진다. 이에 따라 방대한 데이터와 지식에 대한 효율적인 관리 등 R&D 전 과정에 걸쳐 생성되는 지식들에 대한 체계적인 관리가 요구된다 본 연구에서는 BT산업의 기초 조직인 BT연구실의 효과적이며 효율적인 업무 수행을 지원하기 위하여 기존의 지식경영시스템(Knowledge Management System, KMS)에 실험실정보관리시스템(Laboratory Information Management System, LIMS)이 통합된 BT실험실의 지식경영시스템 모델을 제시하였다. 이를 위해 BT연구실에서 생성되는 지식들의 체계를 분류하고 지식경영시스템 구축에 있어서의 핵심성공요인을 분석하였으며, 분석 결과를 바탕으로 모델을 개발하여 대학교 유전자 연구실에 실제 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.389-394
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• 1989

본 연구에서는 화학공정의 자동화와 관련된 실시간 나프타 분해로 이상진단 시스템의 한 부분을 구성하고 있는 지식기반의 구현을 위하여 공정변수 상호간의 관계를 나타낸 signed directed graph(SDG)를 기반으로 이상에서 파급되는 증상들을 순서대로 나타내는 fault-consequence digraph(FCD)를 지식모델로 사용했고, 이를 사고사례를 이용하여 검토해본 결과 초기에 정확한 이상원인 후보를 찾아내므로써 이상진단 전문가 시스템의 지식모델로 적합함을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• 제13권1호
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• pp.65-73
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• 2010

This study offered lexical knowledge acquisition model of unsupervised learning method in order to overcome limitation of lexical knowledge hand building manual of supervised learning method for research of natural language processing. The offered model obtains the lexical knowledge from the lexical entry which was given by inputting through the process of vectorization, clustering, lexical knowledge acquisition automatically. In the process of obtaining the lexical knowledge acquisition of model, some parts of lexical knowledge dictionary which changes in the number of lexical knowledge and characteristics of lexical knowledge appeared by parameter changes were shown. The experimental results show that is possibility of automatic building of Machine-readable dictionary, because observed to the number of lexical class information cluster collected constant. also building of lexical ditionary including left-morphosyntactic information and right-morphosyntactic information is reflected korean characteristic.

• Journal of Technology Innovation
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• 제24권3호
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• pp.53-79
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• 2016

Due to the rapid change of corporate environment of small and medium enterprises (SMEs), there is an increasing needs for the effective utilization of knowledge intensive services. Current knowledge intensive services for SMEs include various activities including venturing, R&D planning, R&D support, marketing, and networking. However, these activities are not differentiated according to the institutions that provides those services. In response, this study aims to explore and identify core knowledge intensive services, and specify the target knowledge service. The case study was conducted for the Divison of SMEs innovation in Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI).

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.277-280
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• 2001

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능개선을 위한 기초 연구로서 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식을 이용하여 문맥의존 음향모델의 작성방법을 검토하고. 한국어 연속음성인식에 적용을 소개한다. 음소결정트리 상태분할 알고리즘은 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어 집합에 따라 2진 트리로 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘에 의해 상태분할 하는 방법으로서 상태분할 후 각 상태를 네트워크로 연결한 구조를 HM-Net(Hidden Markow Network)이라 하며 문맥의존 음향모델로 표현된다. 작성한 문맥의존 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 본 연구실의 항공편 예약 문장(YNU200)에 대해 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 문맥의존 음향모델에 대한 화자독립 연속음성인식률이 기존의 단일 HMM 모델보다 평균적으로 1-pass의 경우 9.9%, 2-pass의 경우 4.1% 향상된 인식률을 보였다. 따라서 문맥의존 음향모델을 작성하는데 음소결정트리 상태분할과 한국어 음성학적 지식이 유효함을 확인하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

Conventional symbolic inference systems lack flexibility because they do not well reflect flexible semantic structure of knowledge and use symbolic logic for their basic inference mechanism. For solving this problem. we have recently proposed the 'Connectionist Semantic Network(CSN)' as a model for flexible knowledge representation and inference based on neural networks. The CSN is capable of carrying out both approximate reasoning and commonsense reasoning based on similarity and association. However. we have difficulties in representing general and structured high-level knowledge and variable binding using the connectionist framework of the CSN. In this paper. we propose a hybrid system called SymCSN(Symbolic CSN) that combines a symbolic module for representing general and structured high-level knowledge and a connectionist module for representing and learning low-level semantic structure Simulation results show that the SymCSN is a plausible model for human-like flexible knowledge representation and inference.